流矢量的角度是否在区间或范围内，并且长度是否在区间巧，3引范围内，所有同时满足角度在区间范围内，并且长度在区间巧，3引范围内的光流矢量即为运动车辆 的光流矢量，记为运动车辆的光流矢量集合FVm; 3. 3)获取运动车辆的光流点集合 对步骤3. 2)中提取的运动车辆的光流矢量集合FVm，记集合中光流矢量的起点坐标为 (：<'，;，;:），终点坐标为（.设，乂:），则光流矢量的中点坐标（端，姑，）的计算见公式（1):I1 ； 其中is=l，2，...，NVm，ie=l，2，...，NVm，im=l，2，...，NVm，NVm《 1000， U< < <W，0 < .冷 <WM) <.玲:<W，0 <j;:' < //，0 <X：' < 化 0 <.说 < //，光流矢量的中点 集合即为运动车辆的光流点集合FVPm。5. 根据权利要求4所述的基于光流点轨迹统计的车道线实线的检测方法，其特征在 于，所述的步骤4中，具体步骤是： 利用DBSCAN聚类算法对步骤3. 3)中获取的运动车辆的光流点集合FVPm进行聚类， 分割出每辆运动车辆的光流点集合，设DBSCAN聚类空间中簇的半径为22个像素，簇中所 包含光流点的数目不小于25个，记每辆运动车辆光流点集合的外接矩形的左上角坐标为 (、嘴，少;1 )，右下角的坐标为（.、心片；），外接矩形的几何中屯、点坐标^鸣，，明,）的计算见公 式似：，：（2) 根据外接矩形的几何中屯、点坐标)，构建尺寸为10像素X10像素的矩形 区规6;:，矩形区域巧左上角的坐标为（項,-5，媒-5)，矩形区域诚右下角的坐标为 (苟,+5，媒^)， 其中化=1，2, . . .，CVm，祁二 1，2, . . .，CVm，jm= 1，2, . . .，CVm，jv= 1，2,. . .，CVm，CVm为 分割出的运动车辆的个数，矩形区域嫁的中点的横纵坐标范围为〇<.均,< < //， 矩形区域巧表示分割出的每辆运动车辆的分割区域。6. 根据权利要求5所述的基于光流点轨迹统计的车道线实线的检测方法，其特征在 于，所述的步骤5中，具体步骤是： 创建二维数组S，S的列数为W，S的行数为H，置二维数组S中所有元素的初值为0,在 二维数组S中找到步骤4中获取的矩形区域巧的左上角坐标)和右下角坐 标（靖,+5，.)费+5 )，把左上角坐标（诗,-5,媒,-5 )和右下角坐标（均：,十5,媒，+5 )在二 维数组S中构成的矩形区域内所包含的所有元素的值加1， 构建二维图像数组SImg，SImg的高度为H，SImg的宽度为W，在统计叠加完成后的二 维数组S中寻找所有元素S(i,j),i= 1，2,. . .，W,j= 1，2,. . .，H中的最大值maxV，设二 值化分割阔值为maxV/5,则二维图像数组SImg中的像素SImg(i，j)，i= 1，2,. . .，W，j= 1，2，...，H的取值由公式（3)获得：Q) 则二维图像数组SImg为二值图像SImg，当像素SImg(i，j)的值为255时，像素为白色， 相邻的白色像素构成了白色像素区域，当像素SImg(i，j)的值为0时，像素为黑色。7. 根据权利要求6所述的基于光流点轨迹统计的车道线实线的检测方法，其特征在 于，所述的步骤6中，具体步骤是： 在步骤5中获取的二值图像SImg中找到所有的白色像素区域，计算每个白色像素区域 内的像素个数，自左向右捜索所有像素个数大于HXW/1200个的白色像素区域，运些白色 像素区域即是车道内运动车辆的行驶轨迹区域，设:^^忠".表示像素个数大于HXW/1200的 白色像素区域的轮廓点的集合，记心晋，，的起点^端，,=1为纵坐标最小的轮廓点，其中ia= 1，2,. . .，NA，num= 1，2,. . .，NN，NA为像素个数大于HXW/1200的白色像素区域的个数，NN 为白色像素区域的轮廓点的个数， 计算第ia个白色像素区域上的轮廓点^巧1=,^和之间的中点 .她3C的坐标，游栽"=;^的坐标为（游^1。,_^成逝線"匈.采），遷忠:.=曲_卸的坐标为 巧細=馬冲麵乂P从;的横、纵坐t不（心乂 计算得到：C4) 当順为偶数时，iap=ic= 1，2,. . .，NN/2， 当順为奇数时，iap=ic= 1，2,. . .，（NN-1) /2， 将中点.心》^转的集合利用最小二乘法进行直线拟合，记拟合后的中点集合的直线为 1"，表示左侧的直线，L 表示右侧的直线。8. 根据权利要求7所述的基于光流点轨迹统计的车道线实线的检测方法，其特征在 于，所述的步骤7中，具体步骤是： 7. 1)确定相邻车道间的车道线 记步骤6中获取的直线L"与纵坐标为零的直线的交点为Z./T，其坐标为 (正巧0.馬玉擇> )，与纵坐标为H的直线的交点为￡皆，其坐标为（巧"._)，），直线L"" 与纵坐标为零的直线的交点为，其坐标为（￡巧"+1 +i._y)，与纵坐标为H的直线 的交点为王巧""，其坐标为（)，交点封f与交点，王巧W的中点野"的坐标 (巧。乂，早',1，），交点Lff与交点皆"的中点巧"的坐标(皆.x，if.y)的计算公式为下式 (5)：巧3 设相邻车道间的车道线集合为LAil，iL= 1，2,. . .，NA-l，LAil的两点式直线方程为下 式化）：(6 ) 其中自变量xit，0 <W和因变量yIt, 0 < H是相邻车道间的车道线laIt上 点的横坐标和纵坐标，LAit^是相邻车道间的车道线集合中的左侧车道线，LAIt 1是相邻 车道间的车道线集合中的右侧车道线； 7. 2)确定道路边缘的车道线 7. 2. 1)确定道路左侧边缘的车道线 记步骤6中获取的左侧的直线与纵坐标为零的直线的交点为￡ff=i，其坐标为 (主巧，正砖《=|少），与纵坐标为H的直线的交点为王皆=1，其坐标为（巧'"=i..Y，王巧"'y.y); 记步骤7.1)中获取的左侧车道线与纵坐标为零的直线的交点为么街f=i， 其坐标为（￡乂产=1 产)，与纵坐标为H的直线的交点为LAff=1，其坐标为 (LAlf=\jc,LAlf=\y)， 记交点=1和交点I心f=1之间的距离为qw，巧W计算公式为下式仍： IDf =王姐f=i.采-五/f=i,x，巧） 在纵坐标为零的直线上，寻找交点试f=1左侧的点LALEtP，其坐标为（LALEPt.X，LALEPt.y)，使得点LALEPt到交点的距离为蹲气 记交点瑪和交点L4if=i之间的距离为化"，化0计算公式为下式做： Djf^LAFf^.x-Llf^.x, (;8 > 在纵坐标为H的直线上，寻找交点i巧"=1左侧的点LALEPb，其坐标为（LALEPb.X，LALEPb.y)，使得点1416?,到交点王巧"=1的距离为巧"^ 记道路左侧边缘的车道线为LAE^t，LAE^t的两点式直线方程为下式巧）：(贫） 其中自变量x^t，0 <xwt<W和因变量ywt，0 <yWt<H是道路左侧边缘的车道线LAE^t上点的横坐标和纵坐标； 7. 2. 2)确定道路右侧边缘的车道线 记步骤6中获取的右侧的直线Lia^WA与纵坐标为零的直线的交点为 其坐标为（么五巧)，与纵坐标为H的直线的交点为i巧，其坐标为记步骤7.1)中获取的右侧车道线LAit^Ai与纵坐标为零的直线的交点为王^巧bw-i， 其坐标为（心f)，与纵坐标为H的直线的交点为ZAFf="^^1，其坐标为记交点和交点i乂之间的距离为巧W"，巧P'计算公式为下式（10):(10) 在纵坐标为零的直线上，寻找交点I/f=w右侧的点LAREPt，其坐标为（LAREPt.X，LAREPt.y)，使得点LAREP剧交点王If的距离为踩 记交点王巧"=w和交点心巧'bv'ii之间的距离为巧lW"，〇产"计算公式为下式（11):(11) 在纵坐标为H的直线上，寻找交点王巧"="^右侧的点LAREPb，其坐标为（LAREPb.X，LAREPb.y)，使得点LAREP剧交点的距离为公产'， 记道路右侧边缘的车道线为LAE"Bht，LAE"Bht的两点式直线方程为下式（12):(12) 其中自变量X"Bht，0 <x"Bht<W和因变量y"Bht, 0 < ^ght<H是道路右侧边缘的车道 线LAE"Bht上点的横坐标和纵坐标， 则公式化）、公式（9)和公式（12)确定出了高清摄像头所拍摄的视频帖图像内的车道 线实线，即成。
【专利摘要】本发明公开了一种基于光流点轨迹统计的车道线实线的检测方法，步骤包括：步骤1：在单向道路中间上方安装摄像头；步骤2：对视频帧图像预处理；步骤3：获取运动车辆的光流点集合；步骤4：利用DBSCAN聚类算法分割每辆运动车辆的光流点集合，并对分割出的光流点集合用固定大小的矩形区域表示；步骤5：对每辆运动车辆的分割区域进行统计叠加，并对结果进行二值化处理；步骤6：对二值图像中符合条件的白色像素区域的轮廓点的中点集合进行直线拟合；步骤7：由中点集合拟合的直线确定出车道线实线。本发明的方法，不受光照、天气、车辆和路面情况的影响，车道线实线的检测精度高，鲁棒性强。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105005771
【申请号】CN201510408539
【发明人】胡涛, 李明, 范彩霞
【申请人】西安理工大学
【公开日】2015年10月28日
【申请日】2015年7月13日